投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）は人間のように言葉を理解しているように見えますが、最新の研究では「具体性」の理解は人間と一致する一方、「象徴性（音や形が持つ印象）」の解釈には大きな乖離があることが示唆されました。オノマトペや文脈依存度が高い日本語環境において、この「感性のズレ」はビジネス実装にどのような影響を与えるのか。リスクと対策を解説します。
LLMが得意な「意味」と、苦手な「感覚」
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIは流暢な文章を生成できるようになりました。しかし、AIは本当に人間と同じように言葉の「印象」や「ニュアンス」を感じ取っているのでしょうか。最新の研究報告によると、人間とLLMの評価は「具体性（Concreteness）」においては高い相関を示しましたが、「象徴性（Iconicity）」においては著しく乖離していることが明らかになりました。
これは、ビジネスパーソンにとって重要な示唆を含んでいます。AIは「犬」や「ハンバーガー」といった具体的な概念や論理的な構成（具体性）を扱うことは得意ですが、言葉の響きが持つ直感的なイメージや、音と意味のつながり（象徴性）を人間と同じようには捉えられていない可能性があるということです。
オノマトペ豊かな日本語環境における課題
この研究結果は、英語圏以上に、日本語環境でのAI活用において重要な意味を持ちます。日本語は「ふわふわ」「きらきら」「シーン」といったオノマトペ（擬音語・擬態語）が極めて豊富であり、ビジネス文書やマーケティングコピーにおいても、微妙なニュアンスを伝えるために多用されるからです。
例えば、新商品のキャッチコピーをAIに生成させる場合や、顧客のアンケート（自由記述）から感情分析を行う場合を考えてみましょう。AIは論理的なキーワードの抽出は完璧に行えても、顧客が「もやっとする」と書いた時の、言葉の響きに含まれる微妙な不快感や温度感を、人間と同じ深度では理解できていないリスクがあります。これは、文脈への依存度が高い「ハイコンテクスト」な日本の商習慣において、コミュニケーションの齟齬を生む要因になり得ます。
実務における「使い分け」とHuman-in-the-loop
この限界を理解した上で、企業はどのようにAIを活用すべきでしょうか。答えは、タスクの性質に応じた明確な使い分けと、人間による介在（Human-in-the-loop）の設計にあります。
マニュアル作成、要約、コード生成、多言語翻訳といった「論理と具体性」が重視される領域では、LLMは圧倒的なパフォーマンスを発揮し、業務効率化に直結します。一方で、ブランディング、顧客の機微に触れるクレーム対応、創造的なストーリーテリングなど「感性と象徴性」が求められる領域では、AIの出力をそのまま採用することに慎重であるべきです。AIを「アイデア出しの壁打ち相手」として使いつつ、最終的なニュアンスの決定やトーン＆マナーの調整は、人間の感性で行うプロセスを組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の研究結果と日本のビジネス環境を踏まえると、以下の3点が実務上の重要な指針となります。
- 用途の選定基準を見直す： AIが得意な「論理・構造化」タスクと、苦手な可能性がある「感性・ニュアンス」タスクを明確に分類してください。特にマーケティングや広報など、言葉の印象がブランド価値に直結する領域では、AI任せにせず人間の監修を必須とするガバナンスが必要です。
- 日本語特有の「行間」への配慮： チャットボットや対話型AIを日本国内で展開する場合、AIが文脈やオノマトペのニュアンスを取り違え、機械的で冷たい印象を与えていないか、UX（ユーザー体験）の観点から入念なテストを行うことが推奨されます。
- AIリテラシーの再定義： 現場のエンジニアや担当者は「プロンプトエンジニアリング」だけでなく、AIモデルが持つ「認知のバイアスや限界」を理解する必要があります。AIは万能な知性ではなく、あくまで確率的に言葉を紡ぐツールであることを前提に、リスク管理と品質保証のプロセスを構築してください。